Репортаж от Wedoany，Недавно компания Simple AI, специализирующаяся на разработке универсальных воплощенных интеллектуальных роботов, объявила о завершении раунда Pre-A финансирования на сумму в несколько сотен миллионов юаней. Данный раунд возглавила компания Didi, при участии Plum Ventures и Keli Sensing Technology, а также при дополнительных инвестициях от предыдущих инвесторов, включая Creation Venture Partners, Linear Capital и Puhua Capital. После завершения финансирования Simple AI ускорит итерацию продуктов и масштабное коммерческое внедрение воплощенных интеллектуальных роботов в реальных сценариях, сосредоточив основные усилия на итеративном обновлении Simple-World Model, создании системы данных для воплощенного интеллекта, привлечении ключевых талантов и развертывании в сценариях широкого круга домашних хозяйств.
Направление финансирования Simple AI напрямую указывает на ключевой этап перехода индустрии воплощенного интеллекта от демонстрации прототипов к реальному обслуживанию. Чтобы роботы могли войти в такие сценарии, как дома, отели, апартаменты, учреждения по уходу за пожилыми людьми, уборка и сопровождение, недостаточно просто подтвердить выполнение отдельных действий; им необходимо постоянно работать в долгосрочных, открытых и нестандартных средах. В реальных условиях пол, мебель, предметы, перемещение людей и формулировка задач неопределенны, поэтому робот должен обладать способностями к восприятию, пониманию, планированию, действию и самокоррекции. Инвестиции в Simple-World Model означают, что компания сосредоточится на модельных способностях робота понимать физический мир, прогнозировать результаты действий и обрабатывать сложные задачи.
Сценарий широкого круга домашних хозяйств является направлением с высокой коммерческой ценностью и одновременно высоким технологическим порогом для внедрения воплощенного интеллекта. По сравнению с заводскими производственными линиями или сортировкой на складах, домашние и подобные домашним пространства гораздо сложнее стандартизировать. Пользователи могут выдвигать расплывчатые требования на естественном языке, расположение предметов меняется ежедневно, а задачи обслуживания могут варьироваться от уборки, организации и переноски до ухода, сопровождения и охранного патрулирования. Выбирая развертывание вокруг сценария широкого круга домашних хозяйств, Simple AI по сути ищет точку входа в приложения, которая может постоянно генерировать реальные рабочие данные и при этом быть максимально приближенной к конечным потребностям домашнего обслуживания.
Лидирующая роль Didi в этом раунде также придает финансированию оттенок промышленной синергии. Платформы для заказа поездок долгое время занимаются управлением крупномасштабными реальными сценариями диспетчеризации, службами определения местоположения, сопоставлением спроса и предложения, планированием маршрутов и управлением офлайн-обслуживанием. Соответствующие возможности имеют определенную связь с распределением задач, выбором маршрута, диспетчеризацией обслуживания и операционной системой роботов в реальной среде. Если Simple AI хочет продвинуть роботов из лабораторий в реальные сети обслуживания, помимо модельных и аппаратных возможностей, ей также потребуется опыт в операционной деятельности сценариев, доставке услуг, замкнутом цикле данных и управлении безопасностью. Вход Didi в качестве промышленного капитала помогает внешним наблюдателям оценить потенциал связи между воплощенным интеллектом и крупномасштабными системами офлайн-обслуживания.
Участие таких организаций, как Plum Ventures и Keli Sensing Technology, также отражает интерес капитала к различным звеньям цепочки индустрии воплощенного интеллекта. Коммерциализация роботов — это не только проблема больших моделей, но и вопросы, связанные с датчиками, исполнительными механизмами, контроллерами, конструкцией всего устройства, сбором данных, операционной деятельностью сценариев и послепродажным обслуживанием. Инвестиции Keli Sensing Technology облегчают внешнее наблюдение за восприятием роботов и базовыми аппаратными возможностями. Если воплощенный интеллект должен долгосрочно обслуживать реальный мир, такие базовые аппаратные средства, как силомоментное, тактильное, визуальное восприятие, инерциальная навигация и восприятие окружающей среды, должны развиваться совместно с модельной системой.
С точки зрения пути развития компании, Simple AI ранее уже привлекла несколько раундов финансирования от инвесторов, включая ведущие финансовые институты и промышленный капитал. Постоянное финансирование обеспечивает поддержку для ее моделей, аппаратного обеспечения, данных и экспериментов в сценариях. На раннем этапе конкуренция между компаниями в сфере воплощенного интеллекта заключается не только в сравнении эффекта от разовых запусков, но и в способности постоянно получать данные в реальных сценариях, быстро корректировать модели, снижать стоимость всего устройства и находить воспроизводимые коммерческие сценарии. После раунда Pre-A Simple AI необходимо преобразовать финансирование в скорость итерации продуктов и способность к поставке.
Система данных для воплощенного интеллекта является частью этого раунда финансирования, заслуживающей внимания. Модели роботов не могут полагаться исключительно на обучение на интернет-текстах, изображениях и видео; то, что действительно определяет их способность к действию, — это мультимодальные данные, полученные от реальных машин, включая визуальные данные, речь, траектории движений, силовую обратную связь, результаты задач и случаи неудач. Чем больше реальных данных, тем легче модели понимать причинно-следственные связи и границы задач в сложных средах. Для сценариев широкого круга домашних хозяйств то, как собирать и использовать данные с низкими затратами, в соответствии с нормативными требованиями и безопасно, напрямую повлияет на скорость повышения возможностей роботов.
Масштабная коммерциализация все еще требует преодоления множества барьеров. После того как роботы войдут в сценарии долгосрочного обслуживания, клиентов будут волновать не только «умеет ли он это делать», но и уровень отказов, стоимость одного обслуживания, частота технического обслуживания, ответственность за безопасность, пользовательский опыт и экономическая эффективность замены человеческого труда. Если впоследствии Simple AI сможет накопить стабильные примеры обслуживания в сценариях, подобных домашним, и объединить Simple-World Model, систему реальных машинных данных и аппаратные продукты, у нее будет больше шансов перевести воплощенный интеллект от точечной демонстрации к устойчивой эксплуатации.
Капитал подталкивает индустрию воплощенного интеллекта к конкуренции в реальных сценариях. Модельные возможности, надежность аппаратного обеспечения, замкнутый цикл данных и операционная деятельность по обслуживанию становятся ключевыми переменными на одной коммерческой цепочке. После того как Simple AI получила лидирующие инвестиции от Didi, конкуренция в секторе роботов для широкого круга домашних хозяйств будет в большей степени подчеркивать плотность сценариев, способность к долгосрочному обслуживанию и синергию с промышленными партнерами, а не останавливаться на разовых демонстрациях действий и лабораторных показателях.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
